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Independent Variables 

Because immigration policy is not considered to increase or allow illegal immigrants, this study 

focuses on legal immigration. To create more reliable measures for immigration policy, I 

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Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 14 (2020–15)

 

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employ the annual refugee admission ceiling and, alternatively, a year dummy for major 

immigration reform, as well as the number of lawful permanent residents per capita. 

First, while legal immigrants and non-immigrants must be allowed entry under immigration 

laws, the number of immigrants  measured cannot adequately capture changes  in  immigration 

policy because the real number of immigrants cannot exactly reflect the migration flows that the 

targeted policies are  intended to produce. The number of immigrants in 1930 (14,204,100) 

under the quota system was much higher than the number of immigrants in 1970 (9,619,300), 

when the quota system was no longer in force. Instead of using the number of immigrants, 

therefore, I choose the annual refugee admission ceiling. Although refugees are admitted on 

humanitarian grounds, refugee policy is usually  considered a general immigration policy  that 

reflects  national interests  (Whelan, 1983). Further, presidents  have  exercised substantial 

decision authority over the number of refugees to be admitted each year since Congress passed 

the Refugee Act in 1980 (Rodriguez, 2010). This suggests that analyzing the ceiling is a more 

straightforward way of determining the degree of restrictiveness of immigration policy at the 

national level because the changing quota of refugees admitted to the U.S. mirrors the overall 

pattern of U.S. immigration policy. To measure the effect of policy changes on migration flows, 

many studies have used the number of asylum applications and asylum laws (e.g., Hatton, 2004; 

Thielemann, 2004).  

It could be argued, however, that foreign firms are likely to be attracted to regions with 

high-skilled workers because most such firms that are growing are in high-skill and knowledge-

based industries, and thus the number of refugees admitted may not be an appropriate measure 

for capturing the effects of immigration policy on FDI. Although more and more foreign 

investors have allocated funding to skill-intensive firms in the U.S., the manufacturing sector 

has seen the most FDI in the U.S. over the past 20 years (Jackson, 2017). It is also important to 

note that the measure for FDI used in this research is the aggregate amount of FDI inflow to the 

U.S., regardless of industry. In the link between immigration policy and FDI, one must consider 

the potential benefits of a large immigrant population, including both skilled and unskilled 

immigrants, who would be a critical source of labor and consumption. 

Indeed, many studies of FDI suggest that foreign firms are more likely to invest in countries 

that have a relatively high share of unskilled labor due to lower wages (e.g., Carr et al., 2001; 

Blonigen and Piger, 2014). Some studies also find that, on average, FDI does not relate to the 

high-skilled sectors and that even major firms tend to strategically avoid localities with highly 

skilled workers due to concerns over knowledge leakage (Chung and Alcacer, 2002; Shaver and 

Flyer, 2000). Also, we wouldn’t be able to assert that refugees are a potential source of 

increasing low-skilled workforces; many of them are high-skilled refugees who can apply their 

skills productively. Admitted refugees constitute an investment in human capital and their 

presence has a positive impact, stabilizing existing labor markets in the host country. It is 

argued that increasing refugee acceptance could reallocate native workers to more productive 

and demanding sectors, allowing the refugees to take over the low-skilled tasks (Andersson et 

al., 2019; Ottaviano and Peri, 2012). Thus, this study uses the annual refugee admission ceiling 

as a percentage of a total population in the U.S. as a primary measure for immigration policy. I 

expect that larger proportional refugee ceiling is associated with FDI inflows as a percentage of 

GDP. The data are drawn from Migration Policy Institute. 

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To ensure that the results found for the figures for the annual refugee ceiling are not an 

artifact of data selection, I provide a year dummy for major immigration reform. Each major 

immigration law contains substantial information on the government’s attitude toward 

immigration. Following suggestions found in existing immigration studies, therefore, I use a 

binary variable for immigration policy to indicate years in which a government attempts to 

restrict the number of immigrants (e.g., Karemera et al., 2000; Hatton, 2004). A dummy 

variable is used to identify the effects of the changes in U.S. immigration policy of 1976, 1980, 

1986, 1994, 1996, 2001, 2002, 2004, 2005, and 2006. These indicate the time points when the 

U.S. government adopted major immigration reform. A summary of each major immigration 

law is provided in Appendix 1.  

In addition to the immigration law variable as an alternative measure of immigration policy, 

this study also adopts a variable that measures the potential effects of high-skilled immigrants 

on FDI. Skilled workers could be  measured by either the number of H-1B visas issued or the 

lawful permanent resident population because immigrants in this category are admitted based on 

quality and merit. This is measured by the number of lawful permanent residents per capita 

because reliable data for H-1B visas are only available from 2004, after which point there have 

been no substantial changes to the H-1B quotas. 

Last, the models include unit labor costs as the mediating variable that explains the indirect 

effects of immigration policies. I expect that a change in labor costs would negatively affect FDI 

inflows into the U.S. As discussed earlier, large increases  in labor costs will discourage 

potential firms from  making an investment. Thus, I expect that changes  in labor cost are 

negatively associated with FDI inflows. I use labor costs with the index of the unit labor cost of 

manufacturing in the U.S., which is measured as the cost of labor input required to produce one 

unit of output. Based on the data from Bureau of Labor Statistics, these data include output, 

total labor hours, and total compensation. I expect that the year dummy variable indicating 

immigration restriction is negatively correlated with FDI inflows.